클라우드 AI 플랫폼 전문기업 나무기술이 12일 2025년 연결 기준 매출액 1023억 원, 영업이익 23억 원을 기록했다고 12일 공시했다. 전년 대비 매출은 11.9% 증가했으며, 지난해 22억 원 적자였던 영업이익은 흑자로 전환하며 의미 있는턴어라운드를 이뤘다. 이번 실적은 저마진 하드웨어 중심 사업 구조를 고부가가치 소프트웨어 중심 체제로 재편하는 데 성공한 결과다. 하드웨어 및 기타 매출은 전년 대비 44.5% 감소한 119억 원으로 축소된 반면, 클라우드 부문 매출은 역대 최대인 277억 원을 달성했다. 나무기술은 2024년 이후 겪었던 어려움을 극복하며 가상화·클라우드 솔루션을 중심으로 한 핵심 사업 영역에서 안정적 기반을 되찾았다. 동시에 나무아이씨티, 에스케이팩, 칵테일아이오(구 아콘소프트) 등 자회사들도 각 분야에서 고른 성과를 내며 그룹 전체 매출이 2022년 이후 다시 1천억 원대를 돌파하는 데 기여했다. 클라우드 네이티브 제품군의 시장 확대와 유지보수·라이선스 중심의 안정적 반복 수익 모델을 강화하면서 수익성의 질적 향상이 두드러졌다. 별도 기준 매출은 전략적 사업 재편으로 397억 원으로 소폭 줄었으나, 매출이익률은 전년 대비 2.2
AI 전문 기업 씨이랩이 급증하는 기업들의 GPU 비용 부담을 획기적으로 낮추고 운영 효율을 극대화할 수 있는 엔터프라이즈급 GPU 관리 솔루션 ‘AstraGo(아스트라고) 2.0’을 출시했다고 9일 밝혔다. 최근 AI 모델 개발 경쟁이 치열해지며 고가의 GPU 확보가 기업의 핵심 과제로 떠오른 가운데, 씨이랩은 한정된 자원의 활용도를 극대화해 기업의 비용 절감을 돕는 솔루션으로 시장 공략에 나선다. 이번에 출시된 AstraGo 2.0은 GPU 자원을 기업 내 여러 조직이 마치 ‘부서 전용 GPU’처럼 효율적으로 나눠 쓸 수 있게 만드는 가상화 및 최적화 기술의 결정체다. 기업들은 고가의 GPU를 도입하고도 부서 간 칸막이식 운영으로 인해 자원 활용률이 떨어지는 비효율을 겪고 있다. 씨이랩은 이러한 시장의 니즈를 파악해 AstraGo 2.0에 ▲지능형 스케줄링 ▲실시간 자원 최적화 ▲워크스페이스 기반 멀티테넌트(Multi-tenant) 기능을 탑재했다. 이를 통해 기업은 추가 하드웨어 구매 없이도 기존 인프라의 가동률을 최대치로 끌어올려 천문학적인 AI 인프라 구축 비용을 절감할 수 있게 된다. 이는 단순한 관리 도구를 넘어 기업의 이익률 개선에 직접 기여하
엔비디아가 인공지능(AI) 수요와 메모리칩 공급 부족 여파로 올해 게이밍 그래픽카드 신제품 출시를 미루고 있다. IT 매체 더 인포메이션(The Information)에 따르면 엔비디아는 RTX 50 라인의 업그레이드 모델로 예상되던 제품 출시 계획을 추후로 연기했다. 더 인포메이션은 이로 인해 엔비디아가 약 30년 만에 처음으로 한 해 동안 새로운 게이밍용 GPU를 내놓지 않는 상황이 발생했다고 전했다. 더 인포메이션은 AI 수요가 메모리칩 부족을 심화시키며 소비자 전자 업계를 혼란에 빠뜨렸다고 전했다. 이에 따라 여러 제품의 가격이 상승할 것으로 예상되며, 메모리칩에 의존하는 GPU를 포함한 부품 수급이 크게 어려워졌고, 자동차 산업까지 영향을 받고 있다고 보도했다. 엔비디아는 PC와 게임 콘솔용 그래픽칩으로 성장해온 기업이지만, 이러한 공급 제약 속에서 게이머 수요를 상대적으로 후순위에 두고 있는 것으로 전해졌다. 더 인포메이션에 따르면 엔비디아의 게이밍 GPU 매출 비중은 2022년 처음 9개월 동안 전체 매출의 35%를 차지했지만, 2025년 같은 기간에는 약 8% 수준으로 떨어졌다. 같은 기간 엔비디아 AI 칩의 이익률은 약 65%로, 그래픽카드의
인텔이 그동안 엔비디아가 주도해 온 그래픽처리장치(GPU) 시장에 새로 진입해 인공지능용 반도체 사업을 확대할 계획이다. 미국 IT 매체 테크크런치(TechCrunch)에 따르면 인텔은 기업 쇄신을 추진하는 과정에서 경쟁사 엔비디아(Nvidia)의 성장 동력이 된 새로운 유형의 칩 생산을 시작할 것이라고 밝혔다. 리프 부 탄(Lip-Bu Tan) 인텔 최고경영자(CEO)는 2월 3일(현지 시간) 시스코 인공지능 서밋(Cisco AI Summit)에서 인텔이 그래픽처리장치(GPU) 생산을 시작할 것이라고 발표했다. GPU는 인텔이 전통적으로 생산해 온 중앙처리장치(CPU)에 비해 특수화된 프로세서로, 게임과 인공지능(AI) 모델 학습과 같은 작업에 사용된다. 테크크런치는 추가 정보를 얻기 위해 인텔에 문의했다고 전했다. 통신사 로이터(Reuters)에 따르면 이번 프로젝트는 인텔 데이터센터 그룹의 총괄 부사장 겸 제너럴 매니저인 케보크 케치치언(Kevork Kechichian)이 총괄한다. 케치치언은 지난해 9월, 다수의 엔지니어 채용과 함께 영입됐다. 인텔은 올해 1월 이 전략을 위해 에릭 데머스(Eric Demers)도 영입했다. 데머스는 이전에 퀄컴(Qu
중국 반도체 설계사 상하이 일루바타코어X 세미컨덕터(이하 일루바타코어X)가 차세대 엔비디아 루빈 플랫폼을 겨냥한 수년 단위의 GPU 아키텍처 로드맵을 공개해 자국 반도체 자립 추진 속에서 기술 우위를 노리고 있다. 홍콩 영자지 사우스차이나모닝포스트(South China Morning Post)는 상하이 일루바타코어X 세미컨덕터가 자사의 멀티 이어 그래픽 처리 장치(GPU) 아키텍처 로드맵을 발표하며, 2년 안에 엔비디아(Nvidia)의 차세대 루빈(Rubin) 플랫폼을 능가하는 것을 목표로 내세웠다고 보도했다. 보도에 따르면 이 회사는 자사의 티엔수(Tianshu) 아키텍처가 지난해 엔비디아의 호퍼(Hopper) 플랫폼 성능을 상회했다고 밝혔다. 두 번째 아키텍처인 티엔쉬안(Tianxuan)은 미국 기업 엔비디아의 블랙웰(Blackwell) 플랫폼을 기준점으로 삼아 설계될 예정이라고 설명했다. 세 번째 아키텍처인 티엔지(Tianji)는 2026년에 블랙웰을 추월하는 것을 목표로 설계됐으며, 네 번째 아키텍처인 티엔취안(Tianquan)은 2027년에 루빈을 넘어서는 수준을 달성하는 것을 목표로 하고 있다. 이후 일루바타 코어X는 이를 바탕으로 자사가 “획기적
생성형 AI(Generative AI) 확산세가 ‘인공지능 (AI) 모델 성능 경쟁’에서 ‘인프라(Infrastructure) 경쟁’으로 이동하고 있다. 문자(Text) 중심 서비스만으로도 AI 연산 수요는 이미 임계점에 도달했다. 여기에 로보틱스와 피지컬 AI(Physical AI)가 본격화되면서 수요의 질적 변화가 일어나는 상황이 핵심 배경으로 꼽힌다. 구체적으로 ▲로봇의 시각·센서·기록 데이터 ▲디지털 트윈(Digital Twin) 기반 시뮬레이션 ▲현장 추론 및 제어 수요가 동시에 급증하고 있다. 이에 따라 데이터 적재량은 늘고 이동 속도는 빨라져야 하며, 처리 지연 시간(Latency)은 극도로 낮아져야 하는 과제에 직면했다. 업계는 이러한 변화를 ‘수요 폭발’과 ‘공급 지연’의 프레임으로 규정하고 있다. AI 지출 확대, 에이전틱 AI(Agentic AI) 및 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장 성장, 연간 데이터 생성량 급증 추세 등이 동시에 맞물리고 있기 때문이다. 이 과정에서 시장에서는 ‘AI 채택이 거시 경제의 펀더멘털(Fundamental)을 강화한다’는 메시지가 반복적으로 강조되는 모습이다. 이는 AI 도입이 산업 전반의 생산성을
국내 연구진이 비싼 데이터센터 GPU를 덜 쓰고, 주변에 있는 저렴한 GPU를 활용해 AI 서비스를 더 싸게 제공할 수 있는 기술을 개발했다. 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 서비스는 지금까지 대부분 고가의 데이터센터 GPU에 의존해 왔다. 이로 인해 서비스 운영 비용이 높고, AI 기술 활용의 진입장벽도 컸다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 데이터센터 밖에 널리 보급된 저렴한 소비자급 GPU를 활용해 LLM 인프라 비용을 크게 낮출 수 있는 새로운 기술 ‘스펙엣지(SpecEdge)’를 개발했다고 28일 밝혔다. SpecEdge는 데이터센터 GPU와 개인 PC나 소형 서버 등에 탑재된 ‘엣지 GPU’가 역할을 나눠 LLM 추론 인프라를 함께 구성하는 방식이다. 연구팀에 따르면 이 기술을 적용한 결과, 기존 데이터센터 GPU만 사용하는 방식에 비해 토큰(AI가 문장을 만들어내는 최소 단위)당 비용을 약 67.6% 절감할 수 있었다. 연구팀은 이를 위해 ‘추측적 디코딩(Speculative Decoding)’이라는 방법을 활용했다. 엣지 GPU에 배치된 소형 언어모델이 확률이 높은 토큰 시퀀스(단어 또는 단어 일부가 순서
피지컬 AI(Physical AI)를 둘러싼 글로벌 패권 경쟁이 모델의 거대화와 데이터 확보전을 넘어서는 양상이다. 이제는 ‘실행의 완결성’이라는 현실적인 문제를 해결하는 데 집중하는 모양새다. 이렇게 뜨거운 감자로 올라선 피지컬 AI는 가상 환경의 지능이 로봇·장비 등 물리적 실체에 이식된 형태를 말한다. 즉 인공지능(AI)이 상황을 인식하고 판단하는 ‘뇌’라면, 피지컬 AI는 그 판단을 근육과 관절의 움직임으로 바꿔 실질적인 행동을 수행하는 ‘신체’를 가진 AI다. 이 기술이 제조업의 판도를 바꿀 핵심으로 꼽히는 이유는 ‘자율화(Autonomous)’를 구현하기 때문이다. 기존 로봇이 정해진 궤적만 반복했다면, 피지컬 AI는 스스로 상황을 파악해 최적의 동작을 결정한다. 하지만 이 차세대 지능이 산업 현장에서 가치를 인정받기 위해서는 치명적인 전제 조건이 붙는다. 바로 ‘신뢰성’이다. 가상 및 시뮬레이션 환경에서 백발백중이던 AI 기반 로봇이 실제 공장 라인에 투입되는 순간, 미세한 진동과 엇박자를 내며 멈춰 서는 장면은 더 이상 낯선 풍경이 아니다. 현시점 모든 산업 현장이 원하는 AI의 가치는 모터와 축이 그 결정을 얼마나 ‘제때’, ‘일관된 품질로’
수계페이스트 기반 배터리 팩 개발 본격화...실제 산업 현장 자율주행로봇(AMR) 대상 기술 검증 앞둬 차세대 모빌리티용 핫스왑 배터리 시스템 및 고출력 휴머노이드 로봇 확장 설계 추진 인공지능(AI) 연산용 그래픽처리장치(GPU) 서버 및 전력 인프라 특화 하이브리드 냉각 솔루션 구축 예고도 세이프에너지가 고안전 배터리 기술의 실제 산업 현장 안착을 위한 승부수를 던졌다. 사측은 수계페이스트(Aqueous Paste) 기반 배터리 안전 기술을 중심으로, 로봇 및 고발열 전력 환경에 특화된 에너지 솔루션 개념증명(PoC)에 박차를 가하고 있다. 뉴로메카의 사내 벤처 1호로 출발해 독자 노선을 걷기 시작한 독사 독립(Spin-off) 업체다. 이번 실증은 리튬이온 배터리의 열폭주를 구조적으로 억제하는 수계페이스트 기술이다. 수계페이스트는 리튬이온(Li-ion) 배터리의 화재 위험을 낮추기 위해 사용되는 물 기반 특수 혼합물을 뜻한다. 현재 철강 공정 자동화 현장에서 운용 중인 뉴로메카의 자율주행로봇(AMR) ‘모비200(Moby200)’에 해당 기술이 적용된 배터리팩이 탑재됐다. 이를 통해 장시간 운용에 대한 신뢰성 데이터를 확보하는 중이다. 사측은 이에 대해
에퀴닉스는 2026년 한국 기업의 AI 도입과 기술 전략에 영향을 미칠 6대 디지털 인프라 트렌드에 대한 전망을 발표했다. AI 기술이 고도화되고 IT 환경이 복잡해지면서 디지털 인프라는 단순한 백엔드 운영 요소를 넘어 기업 혁신의 전략적 기반으로 자리 잡고 있다. 전 세계에서 AI 도입 속도가 가장 빠른 국가 중 하나로 꼽히는 한국은 GPU 수요 급증과 수도권 전력 및 부지 제약, 데이터 주권 규제 강화 등 복합적인 과제에 직면해 있으며, 이에 따라 안정성과 확장성을 갖춘 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다. 장혜덕 에퀴닉스 한국 대표는 “한국의 빠른 AI 도입은 기업이 혁신하고 글로벌 경쟁력을 높이는 데 중요한 기회가 되고 있다”며 “경쟁력 강화를 위해 지속가능성과 데이터 주권, 안정성 확보는 필수 조건이 됐다”고 말했다. 이어 “에퀴닉스는 AI 기반 혁신의 시대에 국내 기업이 글로벌 수준의 역량을 구축할 수 있도록 지속적으로 지원할 것”이라고 밝혔다. 에퀴닉스는 우선 AI 성장의 주요 제약 요인으로 전력 밀도와 인프라 병목을 꼽았다. 정부의 엔비디아 GPU 26만 개 조달 계획에 따라 하이퍼스케일러와 AI 스타트업 전반에서 GPU 수요가 급증하고 있으나
모니터 속 텍스트와 이미지를 다루던 인공지능(AI)이 로봇과 제조 설비와 같은 실체를 입고 현실을 직접 움직이려 하고 있다. 기존 검색·추천의 기능에서, 기계가 스스로 주변을 인지하고 판단해 움직이는 주체로 AI를 채택한 모양새다. 이 흐름을 통합한 개념이 바로 '피지컬 AI(Physical AI)'다. 피지컬 AI는 AI 모델이 로봇, 공장 설비, 도시 인프라 등 현실 속 하드웨어와 연결돼 복잡한 물리 법칙을 학습하고 실행하는 아키텍처를 갖춘 시스템이다. 이는 센서에서 도출되는 신호, 공간 정보, 인간 언어 및 도메인 지식 등을 한데 통합한다. 이전에는 화면 속 시뮬레이션에 머물던 계획을 실제 동작으로 바꾸는 것이 핵심이다. 정해진 궤적을 반복하던 기존 자동화와 달리, 예측하기 어려운 환경에서도 스스로 상황을 이해하고 목표를 조정하는 방향으로 진화하는 데 주요한 역할을 할 전망이다. 이 개념은 새롭게 탄생한 유행이 아니다. 설비 예지보전 및 품질 예측, 자율주행 기반 로봇, 디지털 트윈(Digital Twin) 공장을 향한 시도는 수십 년간 이어져 왔다. 최근에는 생성형 AI(Generative AI), 대규모 시뮬레이션, 월드 모델 등 기술 논의가 확산되
지금 엔비디아(NVIDIA)가 한국에서 찾는 주체는 단순한 그래픽처리장치(GPU) 구매자가 아니다. 자신들이 이미 구축한 인공지능(AI) 인프라와 컴퓨팅 자원을 전제로, 산업 구조 자체를 AI·로봇 중심으로 새롭게 재편하려는 팀을 주시하고 있다. 이는 생산·물류·서비스·콘텐츠·플랫폼 등 거의 모든 핵심 산업 영역을 포괄하는 전략적 움직임이다. 이처럼 엔비디아는 단일 솔루션이나 시범(Pilot) 프로젝트가 아니라, AI·로봇 기반 비즈니스 모델을 어떻게 설계할 것인가를 보여줄 주체를 찾고 있다. 이러한 팀들을 한 무대에 세워 문제의식과 해법을 공유한 자리가 ‘엔비디아 인셉션 스타트업 & VC 리셉션(NVIDIA Inception Startup & VC Reception)’이다. 이 프로그램은 엔비디아의 글로벌 스타트업 지원 프로그램 '엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception)'의 일환이다. AI, 데이터 과학, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 분야에서 혁신을 추구하는 스타트업과 이들에게 투자하는 벤처캐피털(VC)을 연결해 교류를 촉진하는 글로벌 네트워킹 행사다. 우리나라에서는 지난 17일 국내 개발자·스타트업을 대상으로 한 AI 기술 행사 ‘엔비
과학기술정보통신부 제2차관과 기후 에너지환경부 제2차관은 21일 서울 중구에서 정책 간담회를 개최했다. 이번 회의는 아시아태평양경제협력체 APEC을 계기로 엔비디아의 첨단 그래픽 처리 장치 GPU 26만 장을 확보하는 등 민·관의 인공지능 기반 AI 인프라 투자 속도가 빨라지는 상황에서, 인공지능 산업 성장에 따른 전력 수요 증가에 대응하고자 마련됐다. 또한 대통령 아랍에미리트 국빈 방문을 계기로 추진된 아랍에미리트 스타게이트 참여, 블랙록과의 양해각서 체결 등 정부가 추진해 온 국제 인공지능·에너지 협력 방향도 함께 논의됐다. 양 부처는 이번 간담회에서 인공지능을 활용한 기후변화 대응과 탄소중립 실현, 인공지능 데이터센터 구축·확산 등과 관련한 정책 협력 방안을 심도 있게 논의했다. 아울러 인공지능 산업 경쟁력 확보를 위해 전력 공급이 필수 요소임에 공감하며 ▲인공지능 데이터센터의 비수도권 이전 촉진 ▲분산 에너지 특구 활성화 ▲데이터센터 전력 수요 점검 방향 ▲전력 관련 규제 개선 ▲국제 협력 등 다양한 정책 과제에 대한 의견도 교환했다. 류 차관은 인공지능이 국가경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있다고 강조하며, 인공지능 기반 시설 AI 인프라가 적시에
슈퍼마이크로컴퓨터(Super Micro Computer, Inc. 이하 슈퍼마이크로)가 AMD 인스팅트 MI355X GPU 탑재 10U 공냉식 서버를 출시했다. AMD 인스팅트(Instinct) MI350 시리즈 GPU 기반 제품군을 확장했다는 설명이다. 새로운 솔루션은 AMD 인스팅트 MI355X GPU의 고성능을 공냉식 냉각 환경에서 구현하고자 하는 기업을 위해 설계되었으며, 탁월한 성능, 확장성, 전력 효율성을 제공한다. 빅 말얄라(Vik Malyala) 슈퍼마이크로 테크놀로지&AI부문 수석부사장은 “슈퍼마이크로는 AI 및 HPC 분야에서 고성능 솔루션 제공 경험이 가장 풍부한 업계 선도 기업”이라며 “슈퍼마이크로의 DCBBS(Data Center Building Block Solutions)는 검증된 데이터센터 솔루션을 시장에 공급하는 과정에서 AMD 솔루션과 같은 최첨단 기술을 신속하게 통합할 수 있도록 한다”고 설명했다. 그는 이어 “새로운 AMD 인스팅트 MI355X GPU 공냉식 솔루션 추가로 당사의 AI 제품군을 확장 및 강화했다. 이를 통해 차세대 데이터센터 구축에서 고객들에게 보다 다양한 선택지를 제공할 수 있게 됐다”고 덧붙였다.
지난달 정보통신기술(ICT) 분야 수출이 조업일수 감소에도 인공지능(AI) 수요에 따른 반도체 호황에 힘입어 역대 10월 중 최대 실적을 기록했다. 13일 과학기술정보통신부의 10월 ICT 수출입 동향에 따르면 수출액은 233억3000만 달러로 지난해 10월보다 12.2% 증가하며 역대 10월 중 최대치였다. 지난달은 조업일수가 지난해 같은 달보다 이틀 적고 글로벌 통상 환경이 불확실했지만, 반도체 호황 등에 힘입어 9개월 연속 성장세를 나타냈다. 반도체 수출액은 157억4000만 달러로 25.4% 증가하며 8개월 연속 두 자릿수 증가를 기록했다. D램과 낸드 가격 상승과 AI 서버 등 고부가 메모리 수요 증가가 주원인으로 꼽혔다. 휴대전화는 하반기 출시된 삼성전자 폴더블폰 등 주력 제품 수요가 증가하며 완제품 수출액은 늘었지만, 애플 등 해외 주요 기업의 생산 거점인 중국으로 부분품 수출이 둔화하며 전체 수출액은 11.8% 감소했다. 통신장비 수출액은 베트남과 인도의 기지국용 장비 수요 증가로 2.5% 증가했다. 수출 지역별로는 TSMC 호실적이 이어지는 대만향 수출이 42억8000만 달러로 지난해 10월보다 60.0% 급증했다. DDR5, 고대역폭메모리(
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UPDATE: 2026년 02월 14일 23시 20분
